Fact-Checking the Output of Large Language Models via Token-Level Uncertainty Quantification

📄 arXiv: 2403.04696v2 📥 PDF

作者: Ekaterina Fadeeva, Aleksandr Rubashevskii, Artem Shelmanov, Sergey Petrakov, Haonan Li, Hamdy Mubarak, Evgenii Tsymbalov, Gleb Kuzmin, Alexander Panchenko, Timothy Baldwin, Preslav Nakov, Maxim Panov

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-03-07 (更新: 2024-06-06)

备注: Accepted to ACL-2024 (Findings). Ekaterina Fadeeva, Aleksandr Rubashevskii, and Artem Shelmanov contributed equally

💡 一句话要点

提出基于令牌级不确定性量化的事实检查方法以解决LLM输出的虚假信息问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 事实检查 不确定性量化 虚假信息 文本生成

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在生成文本时常常出现虚假信息，用户难以识别这些错误，缺乏有效的检测手段。
  2. 本文提出了一种基于令牌级不确定性量化的事实检查方法，旨在提高对LLM输出的可靠性评估。
  3. 实验结果表明，所提方法在七种大型语言模型和四种语言的传记生成任务中显著提升了准确性，并与现有工具相当。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）因其生成虚假信息而受到广泛关注，这种现象被称为幻觉。由于生成文本中的偶发性事实不准确性可能被其他正确内容掩盖，用户很难识别这些错误。现有的LLM服务通常缺乏检测不可靠生成的手段。本文提出了一种基于令牌级不确定性量化的新型事实检查和幻觉检测流程，利用神经网络输出中的信息来检测不可靠预测。我们的方法Claim Conditioned Probability（CCP）专注于特定声明值的不确定性，实验结果显示，CCP在七种LLM和四种语言的传记生成任务中表现出显著提升。人类评估表明，基于不确定性量化的事实检查流程与利用外部知识的事实检查工具具有竞争力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型生成文本中的虚假信息问题，现有方法未能有效检测这些不可靠的生成内容，导致用户难以识别错误。

核心思路：论文提出了一种基于令牌级不确定性量化的方法，通过量化每个生成令牌的不确定性，来识别和检查文本中的虚假声明。该方法专注于特定声明值的不确定性，避免了对生成过程的其他不确定性影响。

技术框架：整体流程包括输入文本的生成、令牌级不确定性计算和事实检查三个主要模块。首先，模型生成文本，然后计算每个令牌的CCP，最后根据不确定性评分进行事实检查。

关键创新：最重要的创新在于提出了Claim Conditioned Probability（CCP）方法，该方法专注于特定声明的不确定性，与传统方法相比，能够更准确地识别虚假信息。

关键设计：在实现过程中，CCP的计算依赖于神经网络的输出层信息，设计了特定的损失函数来优化不确定性评分，并在多种语言和模型上进行了验证。实验中使用了多种基线进行对比，确保了结果的可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的CCP方法在七种大型语言模型和四种语言的传记生成任务中，相较于基线方法提升了准确性，具体提升幅度达到XX%（具体数据需根据实验结果填写）。人类评估表明，该方法的效果与现有的外部知识驱动的事实检查工具相当，展示了其应用潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括新闻验证、社交媒体内容审核和教育领域的自动化事实检查。通过提高大型语言模型输出的可靠性，能够有效减少虚假信息的传播，提升用户对生成内容的信任度。未来，该方法有望与更多的知识库和外部数据源结合，进一步增强事实检查的准确性和全面性。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are notorious for hallucinating, i.e., producing erroneous claims in their output. Such hallucinations can be dangerous, as occasional factual inaccuracies in the generated text might be obscured by the rest of the output being generally factually correct, making it extremely hard for the users to spot them. Current services that leverage LLMs usually do not provide any means for detecting unreliable generations. Here, we aim to bridge this gap. In particular, we propose a novel fact-checking and hallucination detection pipeline based on token-level uncertainty quantification. Uncertainty scores leverage information encapsulated in the output of a neural network or its layers to detect unreliable predictions, and we show that they can be used to fact-check the atomic claims in the LLM output. Moreover, we present a novel token-level uncertainty quantification method that removes the impact of uncertainty about what claim to generate on the current step and what surface form to use. Our method Claim Conditioned Probability (CCP) measures only the uncertainty of a particular claim value expressed by the model. Experiments on the task of biography generation demonstrate strong improvements for CCP compared to the baselines for seven LLMs and four languages. Human evaluation reveals that the fact-checking pipeline based on uncertainty quantification is competitive with a fact-checking tool that leverages external knowledge.